简介

文章指出数据分析和长文本处理是大模型在企业应用中最具价值的两个方向。在数据分析方面，大模型可扮演DBA角色，根据用户需求自动编写SQL或代码，提升数据处理效率，应用包括自然语言问数、报表生成等。在长文本处理方面，RAG技术弥补了模型在处理长文本时的不足，应用涵盖合同解析、知识库构建等。本质上，大模型在数据分析中充当分析师角色，在长文本处理中扮演秘书和档案管理角色。

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“ 数据分析和长文本处理是大模型在企业应用中的两个最有价值，也最具落地场景的技术方向。”

随着大模型技术和应用的不断发展，大模型应用场景不但越来越丰富，而且也越来越深化；但有两个应用场景可以说是现在2B场景中的重点场景——数据分析和长文本处理。

在信息时代，数据的重要性就不言而喻了；随着云计算和大数据技术的发展，以及我们每天产生的海量数据，怎么对这些数据进行分析处理，是很多企业需要考虑的问题；在大模型技术发展之前，数据处理基本上都是靠人工运维，根据需求编写大量的SQL和数据分析代码。

但有了大模型之后，我们可以把大模型的能力应用到数据分析领域；简单来说就是，让大模型扮演DBA的角色，让模型根据用户需求，自己编写SQL语句或数据处理代码；这样就能大大提升数据处理的速度。

其次关于长文本处理，受限于模型上下文窗口的限制，以及模型本身能力的问题(大模型在处理文本时，比较关注开头和结尾，对中间内容处理能力较弱)；大模型在文本处理方面一直存在各种各样的问题，特别是面对长文本或超长文本时，更是心有余而力不足。

因此，怎么解决模型的长文本处理问题是企业应用中必须面对的问题。

比如说RAG技术的出现，就是为了弥补大模型能力不足的问题，否则直接把所有文档直接丢给大模型，那么就不需要去优化RAG了。

而且，数据分析和长文本处理是目前企业应用中最有价值，以及落地性最强的两个典型场景。

数据分析场景

典型应用

应用类型	描述
自然语言问数	用户用自然语言提问，模型自动生成 SQL/Pandas 查询数据。
报表生成与解读	让模型根据数据生成日报/周报，自动分析趋势、亮点、问题。
数据异常检测解释	对数据异常点进行解释，提示潜在风险或原因。
BI 智能助手	与 Tableau、Power BI、FineBI 等工具结合，增强交互式分析体验。

技术实现方式

• 使用 LangChain/LangGraph + SQL/Pandas Agent自动生成代码执行。
• 启用工具调用（Tool Calling），模型仅负责生成分析逻辑，由工具执行。
• 与数据平台对接（如 ClickHouse、BigQuery、Snowflake）打通数据流。

长文本处理场景

典型应用

应用类型	描述
合同/政策解析	自动提取关键条款、合规风险提示、要点摘要等。
客服知识库构建	将海量文档转为结构化问答知识，供客服/机器人调用。
会议纪要整理	对会议语音转录或笔记进行摘要、分类、任务提取。
法律、科研文献分析	提炼出作者观点、研究方法、结果及结论，支持比对。

技术实现方式

• 使用 **RAG（检索增强生成）**技术，通过向量数据库检索文档相关内容供大模型参考。

• 配合 分段处理、层级摘要、多轮提问实现对极长文本的深入理解。

• 支持结构化输出（如 JSON/表格），便于后续集成。

• 配合 分段处理、层级摘要、多轮提问实现对极长文本的深入理解。

• 支持结构化输出（如 JSON/表格），便于后续集成。

从技术本质上来说，其实就是让模型扮演人的角色；作为数据分析师，大模型就是一个会写SQL，写代码的人；作为长文本处理工具，大模型就是一个秘书和档案管理人员，需要对文档进行整理，总结，提炼。

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